本文探讨了大型语言模型（LLM）（特别是 GPT-3.5-turbo）的应用，以从 Internet 请求评论（RFC）文档中提取规范并自动理解网络协议。LLM在理解医学和法律等专业领域文本上已经有了长足应用，本文研究了它们在自动理解 RFC 方面的潜力。该团队开发了一个从RFC中提取图工件的工具-- RuminMiner。然后将提取的工件与自然语言文本耦合，使用 GPT-turbo 3.5（chatGPT）提取协议自动机，并给出提取结果。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展，特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用，使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化，全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词，衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
到2017年初，我们的大数据平台被整个公司的工程和运营团队使用，使他们能够在同一个地方访问新数据和历史数据。用户可以通过同一个UI门户轻松访问不同大数据平台的数据。我们的计算集群中有超过100PB的数据和100000个vcores。每天支持100,000个Presto查询， 10,000个Spark作业，以及 20,000个Hive查询。我们的Hadoop分析架构遇到了可扩展性限制，许多服务受到高数据延迟的影响。
在AI和机器学习领域，每天都有新技术和框架涌现。今天，我们来聊聊最近引起广泛关注的一个框架 —— Langchain。
机器学习模型具有概率性。对于同一个问题，机器可能会给出不同回答，以“世界上最棒的美食是什么？”这一问题为例。假如我们间隔一分钟，对同一个人提问，这个人两次给出的回答应该是相同的；但如果我们分两次问模型同样的问题，它给出的答案可能会发生变化。如果模型认为越南菜最好吃的概率为70%，意大利菜最好吃的概率为30%，那么相应的，模型会有70%的概率回答越南菜，30%的概率回答意大利菜。
今天为大家介绍的是来自Bryan Hooi团队的一篇论文。近年来，文本属性图（TAGs）上的表示学习已成为一个关键的研究问题。一个典型的TAG例子是论文引用图，其中每篇论文的文本作为节点属性。大多数图神经网络（GNN）流程通过将这些文本属性转换成浅层或手工制作的特征来处理。近期的努力集中在使用语言模型增强这些流程。随着强大的大型语言模型（LLMs）如GPT的出现，这些模型展现了推理能力和利用通用知识的能力，因此需要技术将LLMs的文本建模能力与GNNs的结构学习能力结合起来。在这项工作中，作者专注于利用LLMs捕获文本信息作为特征，这些特征可以用来提升GNN在下游任务上的表现。
2021年9月29日，JCIM上发表了有关酶促反应模板提取和评分的文章："EHreact: Extended Hasse Diagrams for the Extraction and Scoring of Enzymatic Reaction Templates"。
目前 ChatGPT 主要有两款 PDF 对话插件，一个是 AskYourPDF 一个是 ChatWithPDF（需 ChatGPT Plus），他们都可以实现给一个公共的PDF 链接，然后进行持续对话，对读论文，阅读 PDF 格式的文档非常有用。
很多伙伴问罗叔是否可以给小白直接直接操作的技巧，例如：直接点一个按钮，直接写一个公式，直接解决一个问题的。
在本文中，作者解决的任务是基于文本的实例分割（referring segmentation，RES）。在这个任务中，作为query的文本通常描述了实例之间的关系，模型需要根据这些关系来定位出描述的实例。要在图像中的所有实例中找到一个目标实例，模型必须对整个图像有一个全面的理解。
生成式人工智能可以帮助IT团队在节省成本的同时提高工作效率和产出，但要成功运用这项技术，可能需要改变组织的文化、技能、流程和安全体系。
一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支，在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”，它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题，而这其中的关键问题在于，在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题，我们做了一点微小的工作，通过爬取网上已经公开的威胁情报内容，提取其中的域名、URL、IP等数据，作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出，威胁情报库的丰富，在于情
尽管生成式人工智能充满闪光和魅力，但这个新时代最大的变革可能深埋在软件堆栈中。人工智能算法在人们的视线之外，正在一次一个数据库地改变世界。他们正在颠覆那些在无尽的常规表格中跟踪世界数据的系统，用复杂、自适应且看似直观的新型人工智能功能取代它们。
美国能源部橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory）和路易斯安那州立大学（Louisiana State University）的研究人员与美国国家癌症研究所（National Cancer Institute，简称NCI）合作，开发了一种长序列AI转换器，能够处理数百万份病理报告，为研究癌症诊断和管理的专家提供更准确的癌症报告信息。
作为一名最近毕业于化学工程专业的学生，我第一份工作是在一家科技公司担任数据分析师。我曾在这里记录了从化学工程到数据科学的转变。从那时起，每当我与学校的学生谈论这一举动时，许多人表达了相同的兴趣和疑问……
！笛卡尔积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尔积（Cartesian product），又称直积，表示为X * Y，第一个对象是X的成员
作为一名数据分析师，我整天编写SQL查询。我的任务之一是充当公司数据库和需要随时使用数据的同事之间的翻译。根据他们的需求定制提取的数据后，他们就能够进行自己的分析并得出面向业务的结论。与对数据一无所知的同事一起工作，我发现拥有SQL的基本知识——或者在工作中获得它——通常会让他们受益。
目录 CLR 用户定义函数 模式匹配 数据提取 模式存储 匹配 在匹配项中进行数据提取 总结 尽管 T-SQL 对多数数据处理而言极其强大，但它对文本分析或操作所提供的支持却很少。尝试使用内置的字符串函数执行任何复杂的文本分析会导致难于调试和维护的庞大的函数和存储过程。有更好的办法吗？ 实际上，正则表达式提供了更高效且更佳的解决方案。它在比较文本以便标识记录方面的益处显而易见，但是它的用途并不仅限于此。我们将介绍如何执行各种简单或令人惊异的任务，这些任务在 SQL Server™ 20
蝶形算法，又称为快速傅里叶变换（FFT），是一种数学工具，专用于计算序列的离散傅里叶变换。这一算法在信号处理、图像处理以及控制系统中拥有广泛的应用。
TIDB 在TIKV 中的数据逻辑表的呈现是一个需要学习的地方， TIKV中行的信息是通过key value 来组成的， 而在逻辑和物理之间进行实现的过程中tidb做了如下的工作。
使用 大型语言模型 (LLM) 提取知识图谱既耗时又容易出错。这些困难源于 LLM 被要求从内容中提取细粒度的、特定于实体的信息。受 向量搜索优势 的启发，特别是从相对较少清理的内容中获取良好结果的能力，让我们探索一个粗粒度的 知识图谱——内容知识图谱——专注于内容之间的关系。
来源：AI 公园 本文约6400字，建议阅读10+分钟 本文为你介绍纹理分析及各种分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。 人工智能的一个独特应用领域是帮助验证和评估材料和产品的质量。在IBM，我们开发了创新技术，利用本地移动设备，专业的微型传感器技术，和AI，提供实时、解决方案，利用智能手机技术，来代替易于出错的视觉检查设备和实验室里昂贵的设备。 在开发质量和可靠性检查的人工智能能力的同时，产品和材料的图像需要是高清晰度的或者是微观尺度的，因此，设计能够同时代表采样图像的局部和全局独特性的特征变得极为重要
众所周知，黑腹果蝇（Drosophila melanogaster）生活在神秘的社交性的触觉和气味世界中，但他们能够在多大程度上感知和整合静态视觉信息是一个备受争议的热门话题。一些研究人员指出黑腹果蝇光学系统的分辨率是有限的，但是其他研究人员则注意到在黑腹果蝇看似相同的外表下，有证据表明他们实际上拥有惊人的个体识别和视觉学习能力。
新智元编译 来源：futurism、acm 编译：克雷格 【新智元导读】过年你的手机有没有被熊孩子抢走玩游戏？这个问题将来可能被算法攻破。由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的新软件（iCare）使用了一种算法，用于测量用户与移动设备的互动，并可以可靠地分辨出用户是成人还是小孩。 闪亮的手机屏幕能够安抚哭闹的孩子，然而，21世纪的父母必须权衡儿童使用手机的利弊，防止他们沉迷王者荣耀、“吃鸡”游戏或者不知不觉地在淘宝、亚马逊上购买玩具。 幸运的是，由南卡罗来纳大学和中国浙江大学的研究人员开发的
从2011年开始，蓝色巨人IBM在AI医疗上押上了重注，甚至为其AI部门建立了一个华丽的总部。这一切都是为了在AI浪潮中保持自己的领先定位。
编译|丁雪 黄念 程序注释|席雄芬 校对|姚佳灵 引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。
引言 从网页中提取信息的需求日益剧增，其重要性也越来越明显。每隔几周，我自己就想要到网页上提取一些信息。比如上周我们考虑建立一个有关各种数据科学在线课程的欢迎程度和意见的索引。我们不仅需要找出新的课程，还要抓取对课程的评论，对它们进行总结后建立一些衡量指标。这是一个问题或产品，其功效更多地取决于网页抓取和信息提取（数据集）的技术，而非以往我们使用的数据汇总技术。 网页信息提取的方式 从网页中提取信息有一些方法。使用API可能被认为是从网站提取信息的最佳方法。几乎所有的大型网站，像Twitter、Facebo
本文描述了我理解的智能的DIKW结构（数据层Data->信息层Information->知识层Knowledge->智慧层Wisdom），希望凭借这个框架解释智能的来源和本质。
在上一个章节中，我们检测到了一个SQLi。 在本文中，我们将利用该漏洞并使用它从数据库中提取信息。
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
在日常工作中，为了保护数据免于被二次利用和为了在文件分发过程中，可以不受其他电脑因为软件版本不同等原因导致文件不能打开或打开格式版面大变形，将要分发的文件，无论是Excel、Word或PPT，转为pdf格式，是一个不错的主意。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
作者：孟廉 编辑：田旭 前 言 文章来自：https://blog.insightdatascience.com 作者：Emmanuel Ameisen 无论您是一个成熟的公司，还是致力于推出一个新服务，您都可以利用文本数据来验证、改进和扩展您的产品的功能。从文本数据中提取有意义的信息并对其进行学习是自然语言处理(NLP)的一个研究活跃的课题。 NLP领域每天都会产生新的令人兴奋的结果，在与数百家公司合作之后，Insight团队发现一些比较关键的实际应用比其他应用出现得更为频繁，具体来说有以下几种：
我有 25 年软件开发和领导团队的经验。今年，我重新回到产品和编程相关的工作上，恰逢生成式 AI 助手（如 Claude3、ChatGPT、Llama2 和 MistralAI 等大语言模型）蓬勃发展。它们的出现对我来说非常有价值。
当数字营销人员想到“人工智能”，他们会马上联想到“RankBrain”算法。 2015年，Google推出了RankBrain，一种能自动回复用户的机器学习系统。RankBrain利用人工智能来理解用
近年来，自然语言处理和机器学习的进步导致了像ChatGPT这样功能强大的语言模型的发展。这些基于GPT-3.5架构的模型旨在理解和生成类似人类的文本响应。尽管这些模型已广泛用于各种应用，但它们在化学领域及其子领域的潜力仍未得到充分探索。通过利用该领域中丰富的知识和数据，ChatGPT有潜力帮助研究人员、学生和专业人员获取相关信息、解决问题并促进科学交流。ChatGPT有可能彻底改变我们在化学及其子学科领域中获取和互动科学知识的方式。生成的内容可以涵盖有机化学、无机化学、分析化学、物理化学、生物化学等广泛的主题领域。已经有一些关于化学和ChatGPT的论文发表，例如药物发现、教学学习、计算化学等。ChatGPT可以用于快速、易于访问地提供有关化学各个方面的信息，可能成为研究人员、学生和专业人员的宝贵工具。此外，ChatGPT可以用更简单的语言解释化学概念，帮助学生更好地理解复杂的主题，可能有助于解决问题。ChatGPT适用于多样的数据集，包括科学交流，从而可以使用与化学相关的技术术语和行话，有助于生成与特定查询相关的上下文相关响应。因此，评估ChatGPT在化学领域生成的内容的准确性和可靠性需要适当的评估方法，以衡量生成内容的质量，如检查其相似性。因此，作者研究的目标是调查ChatGPT在生成与化学相关的内容方面的能力，并检查相似性指数以评估生成响应的质量和准确性。
现有的3D姿态估计和生成系统被限制在狭窄的任务中。这与LLMs所展示的通用推理能力形成了对比。现有的多模态LLMs能够感知和解释图像中的信息，并基于丰富的世界知识进行推理，特别擅长描述场景，包括人物的外貌、活动和高级行为。如果LLM能将这种通用知识与3D人体姿态和运动联系起来，它将拥有超越现有解决方案的强大推理能力。
作者：Emmanuel Ameisen 来源：机器之心 本文为大家解析了人工智能领域中的自然语言如何处理。 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如
选自InsightDataScience 作者：Emmanuel Ameisen 机器之心编译 参与：白悦、李泽南 自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）一样，是目前人工智能领域里最为重要的两个方
本文旨在介绍/更新Transformers背后的主要思想，并介绍在计算机视觉应用中使用这些模型的最新进展。
嵌入（embedding）是机器学习中最迷人的想法之一。 如果你曾经使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻译，甚至智能手机键盘进行下一词预测，那么你很有可能从这个已经成为自然语言处理模型核心的想法中受益。
cut是一个选取命令，。一般来说，选取信息通常是针对“行”来进行分析的，并不是整篇信息分析的。
AI数据目录会在您的数据资产中搜索元数据，然后对其进行处理以实现数据工作流程自动化，并提供智能建议来丰富数据发现、探索、文档记录和治理。
AI 这个话题很火，我也一直在关注着，很多人甚至觉得 AI 会改变世界，也许你会好奇：ChatGPT 会在三年内终结编程吗？AI有可能改变人的学习方式吗？AI 能否取代打工人？本文会对相关问题从我们可见日常问题进行解答。
SQL 查询优化减少了查询所需的资源并提高了整体系统性能，在本文中，我们将讨论 SQL 查询优化、它是如何完成的、最佳实践及其重要性。
连接查询是关系数据库中最主要的查询，主要包括内连接、外连接和交叉连接等。通过连接运算符可以实现多个表查询。 在关系数据库管理系统中，表建立时各数据之间的关系不必确定，常把一个实体的所有信息存放在一个表中。当检索数据时，通过连接操作查询出存放在多个表中的不同实体的信息。 连接操作给用户带来很大的灵活性，他们可以在任何时候增加新的数据类型。为不同实体创建新的表，然后通过连接进行查询。 内连接 等值连接 不等连接 自然连接 外连接 左连接 右连接 全连接 内连接 内连接是一种
分区机制减少管理负担，是因为与在一个大对象上执行操作相比，在小对象上执行同样的操作更为容易，速度更快，而且占用的资源也更少。
https://www.thezdi.com/blog/2020/9/9/performing-sql-backflips-to-achieve-code-execution-on-schneider-electrics-ecostruxure-operator-terminal-expert-at-pwn2own-miami-2020 译文仅作参考，具体内容表达请见原文
SEO图像优化的目的主要是为了提升图片在搜索引擎中的曝光率，从而增加网站的关注度。在网站设计中，重点放在图像的规划中，符合规则的图像能在搜索中发挥巨大的作用，在图像板块中位于首页，更有利于推广活动。研究图片的关键字。想要图片在搜索引擎中能够在较前的排名，您需要知道正在搜索的内容。根据SEO研究提前规划您的图像描述，这可以通过Semrush，Semstorm或Ahrefs等众多平台提供帮助。让您的图像出现在查找位置中！将特殊关键字添加到图像描述中。“意见”，“专家意见”，“前10名”，“评论”，“价格”，“比较”，“排名”，“测试”是添加到类别或产品中以查找信息的最常见关键字。回答此需求并将其添加到您的图像中！如果您正在销售手机，请将其设置为：“三星s10测试”或“快速智能手机排名”。规则很简单。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述使用相关的图像格式。就像分辨率和大小优化一样，搜索引擎会查看图像的格式，以评估其作为搜索结果显示的价值。格式通常会影响加载的大小和速度，从而影响搜索引擎的选择。所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述注意照片的大小。照片的分辨率和大小对搜索引擎来说起着重要作用。不要采取所谓的“越大越好”的方法。尽量将图片保持在5 MB以下，以便快速加载以获得更好的用户体验并提高您在搜索引擎中的位置。包括产品图片！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述延迟加载为了使网站排名更高，其图像更受搜索引擎的欢迎，您可以使用延迟加载技术。随着用户在站点中前进，它会逐渐加载图像，从而允许更流畅的浏览以及更短的页面加载时间。它还将改善用户体验，因为它有助于更快地访问内容。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述图片替代标记一个好的图片alt标签（您在网站HTML中通过“alt”属性分配给图片的描述文本）的关键是关键字的巧妙放置。不要用流行的关键字过度替代文本，最好使其与图像内容相关，并直观地放置其中的一两个。在多语言网站中，管理所有相关语言的alt标签 - 这意味着更多的本地化任务，但肯定值得一试。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述将照片放置在网站内。重要的是，您希望在搜索引擎中排名很高的照片正确放置在网站的文本中。将其放在包含所需关键字的文本附近，并对其进行说明。搜索引擎将从此邻近位置获取信息。电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。一步一步地，这将作为电子商务业务的总体策略得到回报。这是图像SEO更进一步！左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述避免将重要内容仅放在图像中。对于搜索引擎来说，从图像中提取内容和含义仍然很困难。如果您打算将重要信息传递给您的客户/读者，请避免仅将其放在图像中。尽管信息图表很有用，但在文本中描述它们对SEO是有益的。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述搜索引擎友好的图像网址不仅设计精良的alt标签，而且名称明确的图像也会受到搜索引擎的青睐。使用连字符和描述性名称。诸如DSC123123_a.jpg之类的解决方案。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结构化数据非常重要。搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述结论通过我们的指南列表，我们引导您解决了图像优化问题。现在，是时候在实践中运用你的知识了。SEO图像优化的规则
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
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